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新創公司該如何衡量技術成本與財務效益？. 發佈日期: 2015 年 7 月 6 日 作者: AC 編輯群. 對於許多想做新創產品的人來說，一個最常見的問題，就是新產品開發的財務管理。. 我接觸新創公司將近五年的時間，一直以來我都嘗試告訴客戶一件事：「技術在財務報表 ...
1. 從觸及端來看：同樣是一萬個人使用，有付費的一萬個人很好計算價值，但是免費的一萬個人很難計算價值，也因此，認同產品的人會覺得你有機會可從一萬個使用者成長到一百萬個，沒有興趣的人則是相反，反而質疑為什麼要繼續經營，這不同的認定，常常造成一個產品要不要繼續做下去的關鍵分歧。 2. 開發軟體的成本： 軟體不同於硬體需要工廠；一台電腦，一個人，就有機會做出一個產品，一台電腦五萬元有找，但是一個人呢？ 更何況通常一個開發案所需的絕不止單人單機。 更深一層計算，每個人能力不同，不同國家也有不同的行情，因此，一個軟體背後的確切成本是非常難估計的。 很多新創公司可能剛開始付給人員少少的薪水，然後對外公布說自己賺錢甚至損益兩平，但後來遇到新投資人之後，反而因此遇上麻煩。
2023年2月7日 · 一、競品分析的重要性. 競品分析能夠揭示市場趨勢、對手動態和潛在風險，為企業提供決策支持。 通過詳細的分析，企業可以發現市場機會，避免盲目決策所帶來的風險。 二、競品分析的五個步驟. 1. 確定分析目標. 首先要清楚您想從競品分析中獲得什麼資訊。
2024年2月26日 · 1 隨著越來越多的企業和組織期許能夠將 LLMs 應用到生活以及工作的各個領域，如何產生客製化的 LLMs 便成為人們關注的焦點，而名為「檢索增強生成」 （Retrieval-Augmented Generation，縮寫為 RAG）就是值得我們重視的其中一項技術。 本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？ 以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。 （編按：想要進一步知道 RAG 實作與產品化要考量的面向，可以閱讀這篇 〈為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰〉 。 什麼是 RAG？ 跟模型微調有什麼差別？
2024年3月22日 · 「軟體工程」仍是打造生產級LLM應用的關鍵. 本文作者是賴冠州（Edison Lai），曾任職於國內大型媒體的資深數據工程師。 這篇文章是他記錄自己今年三月參加 ALPHA Camp 與 ihower 共同推出的「 Generative AI Engineer：LLM 應用開發工作坊 」完課心得與收穫，我們獲得授權刊登， 原文刊登在他的 Medium。 自從ChatGPT在2022年底問世以來，以LLMs為中心的應用服務已掀起一股革命。
課程介紹. 最新資訊. 數據分析師實力培養攻略：解決模糊問題的五個步驟. 身為數據分析師的核心能力之一是要能處理「模糊不清的問題」（deal with ambiguity），本文將分享... Learn more. 用 AI 提高工程師的生產力，初階、資深與獨立開發者的三種不同做法. 對於「工程師如何運用 AI 提高生產力」這樣的議題，本文將按照工程師的職涯階段與類型，分別討論初階工程師、資深... Learn more. 看影片學習 AI 知識與最新趨勢，為你精選四個 YouTube 頻道.
2023年9月27日 · SaaS 服務管理平台 BetterCloud 在 《2021 年 SaaS 營運報告現況》 中表示，根據他們針對 523 位資訊部門或資安專業人士的調查發現，有高達 76% 的人認為，資訊部門在公司內部的角色，變得越來越具策略價值，不只是被動等待指令，而是主動參與商業決策的環節。 成本與效益：從技術選擇發展商業思維的兩個出發點. 但要如何開始從技術選擇的環節納入商業思維呢？
